Sistema de recolección de datos de uso en dispositivos Android para la detección de oportunidades de ahorro de batería
Los teléfonos móviles y otros dispositivos móviles tienen un recurso en común que es esencial a todos ellos: la vida útil de la batería. Una vez que la batería se ha agotado el dispositivo deja de ser útil hasta su próxima recarga. El tiempo limitado de batería se ha convertido en uno de los mayo...
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2016
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Los teléfonos móviles y otros dispositivos móviles tienen un recurso en común que es
esencial a todos ellos: la vida útil de la batería. Una vez que la batería se ha agotado el
dispositivo deja de ser útil hasta su próxima recarga. El tiempo limitado de batería se ha
convertido en uno de los mayores problemas de los dispositivos móviles actuales. En los
últimos años la evolución de los dispositivos móviles los ha transformado de teléfonos
móviles a verdaderas computadoras, utilizados para diversas actividades tales como realizar
llamadas de voz o video, navegar en Internet, escuchar música, mensajería instantánea,
redes sociales, etc. Esta evolución ha hecho que estos dispositivos se conviertan
en una herramienta casi indispensable del día a día de toda persona, aunque al mismo
tiempo el consumo promedio de batería de los dispositivos se ha incrementado, lo que
lleva a que la vida útil de la batería se haga más corta y menos predecible. Por tal motivo
resulta de vital importancia identificar en qué situaciones se está desperdiciando energía,
para poder minimizar el consumo innecesario de la batería del dispositivo.
En base a la problemática expuesta, la presente tesis propone una manera de aprender
sobre el consumo energético de cada usuario en un desarrollo progresivo de tres etapas.
La primera etapa se basó en el desarrollo de una aplicación móvil: LoginUse. La segunda
etapa consistió en la recolección de datos mediante la aplicación por un tiempo de entre
tres meses y un año. La tercera etapa fue la de análisis y pruebas sobre los datos
recolectados previamente. En esta última etapa se trató de extraer conocimiento e identificar
patrones de uso que llevan al desperdicio de la batería del dispositivo, utilizando
herramientas de minería de datos e inteligencia artificial. Los resultados muestran que
es posible crear modelos (o clasificadores) que aprendan y permitan predecir cuando un
usuario está o no haciendo un uso ineficiente de la energía del dispositivo. |
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas |
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